Weaviate
Weaviate ist eine Open‑Source Vektor-Search-Engine und Knowledge-Graph-Datenbank, die speziell für semantische Suche, Ähnlichkeitssuche und Retrieval-augmented Generation konzipiert wurde. Sie verwaltet Vektoren, Metadaten und Graph-Beziehungen, bietet skalierbare Vektorindizes, eingebaute ML-Integrationen und REST/GraphQL-Schnittstellen für produktive KI-getriebene Anwendungen. Entwicklerteams nutzen Weaviate zur schnellen Implementierung semantischer Suche, zur Speicherung von Embeddings und zur Integration mit großen Sprachmodellen über modulare Konnektoren.
Dieser Baustein bündelt Grundinformationen, Kontext und Beziehungen – als neutrale Referenz im Modell.
Referenzbaustein
Dieser Baustein dient als strukturierte Referenz im Wissensmodell – mit Kerndaten, Kontext und direkten Beziehungen.
Worum geht es hier?
Diese Seite bietet einen neutralen Einstieg mit Kerndaten, Strukturkontext und direkten Beziehungen – unabhängig von Lern- oder Entscheidungswegen.
Basisdaten
Kontext im Modell
Strukturelle Einordnung
Verortung in der Struktur.
Keine Strukturpfade verfügbar.
Beziehungen
Verknüpfte Bausteine
Direkt verbundene Content-Elemente.